La vida sin amianto

xavier aguilar

Un equipo de investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha diseñado y comprobado la eficacia de un nuevo sistema de detección del amianto que, a pesar de las diferentes normativas que lo requieren, todavía no ha sido retirado de los tejados de edificios. El software, fruto de una colaboración con la empresa DetectA, aplica métodos de inteligencia artificial, aprendizaje profundo y visión artificial a partir de imágenes fotográficas aéreas de tipo RGB, el más habitual y económico. Esto supone una ventaja competitiva muy importante respecto a los intentos precedentes para crear un sistema similar, que se nutrían de imágenes multibanda, más complejas y difíciles de obtener. El éxito de este proyecto mucho más escalable, pues, allana el camino para controlar de forma más sistemática y eficaz la retirada de este material de construcción de alta toxicidad.

«A diferencia de los métodos que dependen de la imagen infrarroja o hiperespectral, nuestra decisión de entrenar la IA con imágenes RGB garantiza la versatilidad y la aplicabilidad de la metodología, porque en Europa y en otros muchos países del mundo este tipo de imágenes aéreas están disponibles gratuitamente en casi todos los países y con una resolución muy alta», explica Javier Borge Holthoefer, investigador líder del grupo de Sistemas Complejos (CoSIN3), del Internet Interdisciplinary Institute (IN3). Borge es el responsable de esta investigación, junto con Àgata Lapedriza, investigadora del grupo Artificial Intelligence for Human Well-being (AIWELL), del eHealth Center, y profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. Su trabajo, publicado en abierto en la revista Remote Sensing, también ha contado con la participación de los estudiantes de doctorado de la UOC Davoud Omarzadeh, Adonis González-Godoy, Cristina Bustos y Kevin Martín Fernández, junto con los fundadores de la empresa DetectA, Carles Scotto y César Sánchez.

Los investigadores entrenaron el sistema de aprendizaje profundo con miles de fotografías procedentes del Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña y mostraron a la IA qué cubiertas contenían amianto y cuáles no. En concreto, se utilizaron 2.244 imágenes (1.168 positivos de amianto y 1.076 negativos) y el 80 % se destinaron a la formación y validación del sistema, mientras que el resto se reservaron para el test final. De este modo, el software ahora es capaz de establecer la presencia de este material en imágenes nuevas a partir de la valoración de diferentes patrones, como por ejemplo el color, la textura y la estructura de los tejados, más allá del entorno al cual corresponden los edificios. El proyecto persigue la utilidad tanto en zonas urbanas como en industriales, costeras o rurales, dado que la normativa obliga a todos los municipios a tener un censo de las construcciones con amianto antes de abril del 2023, y no todos lo han hecho. A pesar de que con las fotografías hiperespectrales resulta más sencillo detectar el amianto, pues son imágenes que contienen muchas más capas de información, la baja disponibilidad y el elevado coste de obtención suponen un lastre para utilizarlas en el desarrollo de un método de detección eficiente. El sistema desarrollado por los investigadores de la UOC, en cambio, es el primero que utiliza imágenes RGB, que pueden captarse desde aviones y son de uso común en los servicios cartográficos de muchos países. «Gracias a un buen entrenamiento del sistema de aprendizaje profundo hemos conseguido resultados equiparables al 80 %».